微软面向初学者ML免费课程来了

课程首先介绍了ML 概念,然后介绍其历史、机器学习中的公平性概念,并讨论该行业的工具和技术,然后再开始介绍回归、分类、聚类、自然语言处理、时间序列预测、强化学习,其中有两个“应用”课程展示了如何在网络应用程序中使用你的模型进行推理。

今天要和大家推荐一份Microsoft Azure机器学习课程,划分为12周、24节课,通过这门课程你将了解到经典的机器学习知识,主要使用 Scikit-learn 作为库并避免深度学习。

完全免费!微软面向初学者ML课程来了

微软已经将课程中的经典技术应用于各种数据中去,每节课都包括课前和课后测验,课程大纲说明,解决方案及课后作业等。

课程首先介绍了ML 概念,然后介绍其历史、机器学习中的公平性概念,并讨论该行业的工具和技术,然后再开始介绍回归、分类、聚类、自然语言处理、时间序列预测、强化学习,其中有两个“应用”课程展示了如何在网络应用程序中使用你的模型进行推理。

这门课程涉及到的算法都有具体的示例,包括回归(北美南瓜市场定价示例)、分类(泛亚洲菜系示例)、聚类(尼日利亚音乐品味示例)、NLP(欧洲酒店评论示例)、时间序列(世界用电量示例),强化学习(俄罗斯关于彼得和狼的故事)。

你如果想要学习本课程,可以将整个Repo添加到自己的Github账户,通过以下顺序完成课程:

  • 从课前测验开始
  • 观看教程并完成问题解答,在每次检验的时候暂停和反思
  • 尝试通过理解课程而不是运行解决方案代码来创建项目;但是,该代码/solution位于每个面向项目的课程的文件夹中。
  • 参加课后测试
  • 完成任务挑战
  • 完成课程后,记得访问讨论板块

微软表示,该课程他们秉持两大教学原则:首先确保它是基于实践的项目,并且包含大量的测试。此外,本课程有一个共同的目的,就是使其具有凝聚力。

具体每节课主要包括以下内容:

  • 草图笔记
  • 视频补充
  • 课前热身测验
  • 编程课程
  • 以项目为基础的课程指导如何构建项目
  • 知识检验
  • 课程挑战
  • 补充阅读
  • 分配任务
  • 课后测验

先来看看草图有多有趣:

完全免费!微软面向初学者ML课程来了

具体课程列表内容见下图:

完全免费!微软面向初学者ML课程来了

最后附上课程地址:https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners

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